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Journal de la Société Française de Statistique 152, 3 (2011) 66-83
Spatial extreme quantile estimation using a weighted log-likelihood approach
Julie Carreau 1, Stéphane Girard 2
(2011)

We propose to estimate spatial extreme quantiles by a weighted log-likelihood approach. It is assumed that the conditional distribution of the variable of interest follows a generalized extreme-value distribution. The associated response surfaces are estimated thanks to the introduction of weights in the log-likelihood. These weights depend on the distance between the point of interest and the observations. The construction of a proper distance relies on the combination of a multidimensional scaling unfolding with a neural network regression. Our approach is illustrated both on simulated and real rainfall datasets.
1 :  Hydrosciences Montpellier (HSM)
CNRS : UMR5569 – Institut de recherche pour le développement [IRD] – Université Montpellier II - Sciences et techniques
2 :  MISTIS (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LJK Laboratoire Jean Kuntzmann)
INRIA – Laboratoire Jean Kuntzmann – CNRS : UMR5224 – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP)
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
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